摘要
家用小型下肢康复器因其诸多优势正逐步取代传统的康复治疗手段,如何提高家用小型下肢康复器的治疗效果与安全性成为设备研究的重要内容.本文在牵引式下肢康复器的控制基础上,提出了一种基于表面肌电信号的下肢运动意图识别方法与主动控制模式.首先,对表面肌电信号进行分析,并建立基于BP神经网络的运动意图分类模型.其次,将下肢运动时分类模型产生的输出结果作为下肢康复器的控制信号,实现患者的动作识别与主动训练.最后,在实时训练中测得设备的平均识别率为 86.67%,证明该主动训练模式的可行性,进而提高了设备的柔顺性.另外,在训练过程中还监测下肢异常动作产生的信号并及时处理,提高了设备安全性,为后续进行深入研究主动康复奠定了理论与实践基础.
基金项目
国家自然科学基金青年基金(62001196)
常州市社会发展项目(CE20225045)
江苏省大学生省级创业训练项目(202311463124E)
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